Fonte: https://whoufm.com/wp-content/uploads/2015/09/soccer-and-your-feet.jpgEste artigo é uma tradução do artigo “Waiting For The Revolution At Soccer Analytics Bootcamp”.


Nathaniel WolfQuando a final da Liga dos Campeões de 2019, entre Liverpool e Tottenham, começou eu não estava enfiado em um bar de esportes bebendo cerveja com centenas de outros americanos fanáticos por futebol, como eu originalmente havia planejado.Em vez disso, eu estava sóbrio, assistindo ao jogo em um auditório situado no campus da Universidade de Columbia, em Manhattan, tentando impedir que meu cérebro fosse calcificado por todos os pontos decimais e gráficos de baixa resolução que eu estava consumindo nas últimas seis horas.Eu estava em um bootcamp de análise de futebol , que, quando perguntado por que eu fiz uma viagem de fim de semana para Nova York, era difícil de explicar vergonhoso de falar em voz alta.Se eu quisesse fazer a jornada soar o mais natural possível, eu poderia ter dito que vislumbraria em primeira mão o futuro de como o futebol é consumido, analisado e possivelmente jogado.Com cerca de 10 minutos de jogo, Moussa Sissoko, do Tottenham, recolheu a bola no meio-campo do Liverpool e parecia estar se enquadrando para um chute de 30 metros.”Chuta”, um dos meus colegas gritou ironicamente.

Talvez naquele momento ele estivesse pensando a mesma coisa que eu: que um chute daquela distância, como aprendemos no início do dia, veio com um valor de meta esperado em torno de 0,02. No entanto, faça alguns passes juntos a partir dessa posição e uma equipe pode criar uma chance de, digamos, 0,25 pontos.Mas Sissoko obedeceu, dando um chute que passou longe do gol, enquanto todos na sala de aula riam.Ted Knutson, o organizador do curso, levantou os olhos de seu feed no Twitter para participar da diversão. Ele então olhou para baixo e digitou, repreendendo o comentarista da BT Sport, Jermaine Jenas:Knutson é o co-fundador, CEO e a face pública da StatsBomb Services, uma empresa de análise e realativamente um gigante — “relativamente” sendo a palavra-chave — na nascente comunidade analítica do futebol.

Ele nunca jogou o esporte. Eles nem sequer o têm onde ele cresceu, em uma fazenda no interior de Indiana. E mesmo quando ele se tornou um fã depois da Copa do Mundo de 1998, o único futebol que ele pôde assistir foi um show de duas horas na Fox Sports World. Mas 20 anos depois, o ex-modelador de apostas está em uma missão quase messiânica para revolucionar o esporte.A StatsBomb , que foi fundada em 2016, trabalhou com clubes em pelo menos 12 ligas ao redor do mundo, incluindo todos as cinco principais da Europa.Ele promete um aumento total de 20 por cento em relação ao ano anterior para sua clientela, que vai de gigantes como o PSG a startups literais como o LAFC. Antes da StatsBomb, Knutson cravou os dentes em casa, primeiro no Brentford, na segunda divisão da Inglaterra, e depois no Midtjylland, na Superliga dinamarquesa .O primeiro é agora um dos pilares do Campeonato, apesar de um orçamento apertado; este último ganhou seu primeiro título da liga durante o mandato de Knutson.

A operação de Knutson é tão bem comercializada quanto impressionante. Tanto Sky Sports como Financial Times e SBNation são parceiros de mídia, usando os dados do StatsBomb para transmitir ou incorporar gráficos brilhantes.Mike Goodman, cujas assinaturas incluem The Ringer, The Athletic, Grantland e ESPN, edita a publicação interna da empresa.Knutson e seus associados cultivaram uma imagem voltada ao público para combinar com seu sucesso em campo, o que explica por que eles conseguiram que pessoas como eu fizessem até jornada a Nova York e pagassem US$300 para participar de seu seminário durante o dia inteiro.Os participantes estavam todos entusiasmados com futebol e análise de dados em igual medida, mas algumas dezenas de pessoas se reunindo para processar números por algumas horas estão longe de uma revolução. Enquanto isso, os booms analíticos no beisebol e no basquete não só encheram os escritórios da frente com quantificadores e dados, mas mudaram a própria natureza de como esses esportes são jogados. O futebol ainda não está lá, mas se Knutson conseguir, estará em breve.Encontrar o bootcamp no enorme complexo atlético de 26 acres da Universidade de Columbia acabou por ser bastante simples.Em meio a uma horda de crianças de oito anos saindo de um ônibus escolar e correndo em direção aos campos de futebol, havia um fluxo lento de homens de 20 e poucos anos com mochilas penduradas nas costas entrando em um prédio administrativo elegante. Aqueles eram meus amigos para o dia.Uma vez lá dentro, Knutson foi ainda mais fácil de detectar. No que só pode ser descrito como um ato de auto-caricatura, ele chegou vestindo uma camisa do Liverpool do jogador Naby Keïta.O meia-campista guineense, que acabara de terminar uma temporada de estréia na Premier League, na qual fez 25 aparições e iniciou 16 partidas, é um queridinho da comunidade de analistas. Usar uma camisa de Keïta é sinalizar sua compreensão mais profunda do jogo, da mesma forma que vestir uma camiseta de Kevin Youkilis em 2005 teria dito às pessoas o quanto você apreciava o valor frequentemente negligenciado da porcentagem básica.Esta classe foi a primeira que a StatsBomb hospedou fora de sua casa em Bath, Inglaterra, e o começo foi um pouco instável.

O analista da e Co-professor da StatsBomb, Derrick Yam — que acabou de conseguir um emprego em um escritório da NFL — distribuiu planilhas para as 30 pessoas estranhas na sala.Ele então cortou imediatamente as luzes, e ninguém conseguiu ver a fonte Arial tamanho 11 na frente delas.Ele nos mostrou uma compilação em vídeo de chutes da temporada passada e nos pediu para estimar a probabilidade de um chute se tornar um gol em várias situações. Todos na sala de aula se concentraram, rindo de alguns erros, esforçando-se para determinar o valor esperado de um chute livre distante de Harry Kane. Em um clipe, o meia do Liverpool, Jordan Henderson, que marcou uma vez durante toda a temporada passada, mirou a 30 metros de distância e mandou a bola para as arquibancadas. “E isso é Jordan Henderson”, Knutson brincou com um coro de risos.O objetivo do exercício foi mostrar como os objetivos esperados, ou xG , funcionam.Se há uma estatística avançada que chega perto de conversas penetrantes de fãs de futebol casuais da mesma forma que os WAR ou OPS tem no beisebol, é a xG. A StatsBomb e algumas empresas similares compilaram e analisaram dezenas de milhares de chutes para determinar a probabilidade de um gol ser produzido por um chute feito de qualquer local no campo.Knutson acredita que o modelo do StatsBomb é o mais avançado, aplicando variáveis como a altura do chute, o posicionamento do goleiro e quantos defensores estão entre a bola e a rede.O xG e seu oposto, xG-allowed, ou xGA, estão no centro das análises de futebol e são intuitivamente fáceis de entender — um chute com um .01 xG é ruim, mas um com um xG de .84 é muito bom.Em sua forma mais útil, o xG pode informar quais equipes estão com desempenho insuficiente ou excessivo .Se uma equipe continua vencendo por 1 a 0, apesar de ter produzido em torno de 0,5 xG e 1,2 xGA por jogo, você pode querer tabula- los como um time que é devido a uma regressão na tabela.

No mais irritante, a estatística pode ser empunhada como um porrete de fãs que querem escolher um mapa de xG de um jogo e discutir sobre quem realmente “mereceu” ganhar o jogo.Quase todo mundo naquela sala de aula já sabia disso. O cara sentado ao meu lado foi o fundador de um blog de análise de futebol focado no campeonato brasileiro. Uma mulher com quem conversei teve um mestrado em análise de esportes. O conhecimento coletado dos participantes fez com que o grupo não ficasse facilmente impressionado, e muitos deles tinham perguntas específicas sobre como exatamente o xG, que está longe de ser uma estatística perfeita , é calculado.Um questionador fez Knutson revelar que a habilidade do jogador ainda não é algo que é levado em consideração. Como Knutson me disse no dia anterior, a maioria dos jogadores de futebol “não questiona as suposições como os nerds fazem”.Após o segmento inicial no xG , passamos para táticas ofensivas e defensivas.A questão básica era , se uma equipe deseja maximizar o xG e minimizar o xGA, como isso acontece?Knutson mostrou-nos um vídeo de um ataque de Liverpool que terminou com um chute fatal de Virgil van Dijk no valor de 0,01 xG . Então ele planejou uma imagem da jogada.Um passe para James Milner, localizado mais perto do gol e mais centralmente, aumentaria o valor esperado do movimento por conta própria. Seria melhor também desbloquear os tipos de passes na “caixa” que poderia criar uma boa chance.Tudo isso veio junto com uma visualização chique que mostrou como uma chance de 0,1 xG pode se tornar uma valendo 0.7 com um chute e um passe para mais perto do gol.Nem todo mundo estava convencido.Um homem, o único participante com mais de 40 anos e de longe a pessoa mais engajada no bootcamp , apontou, com algum grau de verdade, que Milner estava entre dois defensores.Suas palavras exatas foram: “Ele não está aberto”. Knutson ficou indiferente. “Eu garanto que ele pode fazer esse passe”, ele respondeu.Knutson é um cara agradável e falador, mas ele também tem uma confiança surpreendente em seus modelos e nas conclusões que eles produzem. As enfiadas , cortes e corridas de longa distância são uma fase ofensiva eficiente.Longos tiros e bolas altas e profundas não são. Pressionar evita chutes e, portanto, é geralmente uma boa fase defensiva Não conseguir fechar a defesa — alta ou em um bloco defensivo — não é.Sentado naquela sala de aula, era difícil não se deixar influenciar pelo modo de pensar dele. Knutson e Yam não estavam fazendo afirmações sobre como o futebol funciona apenas lançando um monte de números e siglas em nossos rostos, mas nos mostrando as peças específicas que davam sentido a todos esses números e acrônimos. Vimos Eibar pressionando ativamente o Barcelona para impedir o ataque dos catalães antes que ele pudesse começar. Vimos o Manchester City puxando defensores para fora, com enfiadas rápidas para abrir a área do time adversário e poderem entrar trocando passes curtos.

A lógica era apertada, e a análise de vídeo era tão boa, se não melhor, do que qualquer coisa que você veria de Gary Neville e Jamie Carragher na Sky Sports.Knutson e Yam conhecem suas coisas, e é por isso que os clubes os contratam.Não tantos clubes como eles provavelmente gostariam, no entanto.“Este é um nicho muito específico”, disse-me Ravi Ramineni , chefe de análise do Seattle Sounders.Ele e Knutson estimam que apenas cerca de 20% a 25% dos clubes das cinco principais ligas da Europa possuem operações de dados substanciais ou empregam empresas de consultoria externas, como a StatsBomb .Alguns clubes podem estar evitando o movimento analítico porque não acreditam nele, mas para os que estão em ligas menores, é também uma questão de custo. Vários anos atrás, Knutson perguntou a um colega da MLS por que ele não gastou apenas os US $ 75.000 necessários para comprar dados de alta qualidade. Muito simples: “Isso é um jogador para nós.”Pensando nisso, fiquei um pouco preocupado que a aula do StatsBomb fosse algo como um discurso de uma faculdade com fins lucrativos, oferecendo aos participantes as ferramentas necessárias para entrar em uma indústria excitante e lucrativa que, na realidade, ainda não existia completamente. .Afinal, o conhecimento privilegiado é um negócio em expansão nos esportes. Conferências, aulas e sites com estatísticas fechadas para assinantes apareceram em todos os lugares na última década. A orgia de estatísticas mais proeminente do mundo — a Sloan Sports Analytics Conference no MIT — recebeu pouco mais de 100 participantes em sua primeira iteração em 2007.Este ano, mais de 3.500 pessoas viajaram para Cambridge, e os ingressos padrão foram vendidos por US $ 850.Com menos de US $ 300, o bootcamp do StatsBomb não era barato.Mas Knutson também não estava fazendo falsas promessas sobre uma nova carreira lucrativa. Quando eu perguntei a ele se a empresa estava se pagando mesmo com o curso, seu rosto sugeriu que a resposta estava em algum lugar entre “não” e “mal”.Tanto ele quanto Ramineni eram transparentes sobre a dificuldade de se tornarem analistas.Eles recomendaram manter um emprego em tempo integral e produzir trabalho público não remunerado ao lado, talvez por vários anos, sem garantias no fim do túnel. “É difícil colocar todos os ovos nessa cesta”, disse Ramineni.O próprio Ramineni se cansou de analisar os bancos de dados do Bing enquanto trabalhava na Microsoft e, por fim, começou a trabalhar lado a lado com os Sounders.Ele ocasionalmente encontrava seu contato de equipe em um café para repassar suas descobertas, o que levou a uma oferta em tempo integral.Knutson passou vários anos produzindo modelos para uma empresa de jogos de azar chamada Pinnacle Sports. Diagnosticado com câncer em 2012 e forçado a tirar um mês de folga do trabalho para quimioterapia, passou o tempo mexendo com estatísticas de futebol e escrevendo. Esse mês levou à primeira iteração do StatsBomb, um blog repleto de piadas nerds e conclusões espirituosas.Brentford e Midtjylland o arrebataram em 2014, depois que Matthew Benham, campeão de apostas, comprou os dois clubes.Knutson parece estar em uma missão genuína para conseguir um lugar para mais analistas e estatísticos no esporte. Seu trabalho no Midtjylland, e suas rotinas estatísticas em particular, tornaram — se um negócio de tamanho médio em certos círculos.

Mas, após sua saída do clube, ele ficou desapontado ao ver que os copiadores não haviam seguido sua liderança e empregado-a em outros clubes. “Eu voltei e nada havia mudado”, ele me disse. Ele diz que a frustração é em parte porque ele fundou o StatsBomb em vez de voltar para casa em um clube maior.Knutson está convencido de que estamos perto de uma explosão iminente de dados. “Estamos no limite de Moneyballpara o futebol”, disse ele, comparando a situação com a NBA há uma década, quando menos de uma dúzia de analistas revolucionários foram arrebatados por equipes e passaram a transformar radicalmente o jogo.Ele ainda tem um conjunto de slides descrevendo as três fases da integração de dados nos esportes.O movimento do futebol através dessas três fases tem sido mais lento do que qualquer outro grande esporte, com a possível exceção do hóquei. O caminho para a revolução que Knutson quer ver sendo seguido, atualmente, apresenta alguns grandes obstáculos. Uma é que as próprias estatísticas avançadas nem são tão avançadas assim. Aprendemos sobre o xG, a eficiência de diferentes tipos de ataques, a vantagem de certas táticas de ataque e como avaliar goleiros durante o bootcamp , mas quase todas as principais métricas de desempenho que foram introduzidas para sinalizar ações com posse de bola no terço final do campo.O meio campo, onde a maioria argumentaria que os jogos são decididos, continua sendo um emaranhado bagunçado, confuso e sem modelo.Como fazer mais sentido a partir desse pântano é algo que ninguém sabe ainda. O futebol é um esporte exclusivamente dinâmico, com 22 jogadores em movimento livre contínuo em um campo massivo. Apresenta desafios computacionais muito maiores do que o beisebol, que aparentemente foi projetado para ser filtrado por meio de planilhas e até mesmo de basquete, que, apesar de todas as suas associações à improvisação jazzística, ainda pode ser dividido em ações discretas que produzem resultados concretos.Ações semelhantes podem ser encontradas no futebol, mas elas existem em um mar muito mais amplo e profundo, tornando seus efeitos muito mais difíceis de quantificar.Até mesmo o ato inicial de compilar os dados é complicado. Os eventos dentro de um jogo de futebol não podem ser registrados apenas por algoritmos e, portanto, uma operação como o StatsBomb requer o trabalho de dezenas de coletores de dados que filtram manualmente e sinalizam eventos relevantes.É fácil ver como isso pode levar a problemas com os dados em si. James Milner estava realmente aberto? Qualquer momento em um jogo de futebol pode ser interpretado de forma diferente com base em quem está fazendo a interpretação.O StatsBomb tenta contornar este problema, tentando eliminar o viés da fase de coleta.A empresa emprega um pequeno exército de 70 coletores de dados que registram 3.500 eventos por partida a partir de um prédio de escritórios no Cairo.

O trabalho deles não é assistir ao futebol, mas sim marcar que o Jogador A em uma coordenada em campo passou para o Jogador B em outra coordenada, ignorando o Jogador C da equipe adversária. Cada evento recebe os olhos de dois colecionadores diferentes, com um gerente de garantia de qualidade disponível para quebrar qualquer empate. “Não queremos pessoas que sejam especialistas ou que estejam fingindo ser especialistas para criar coisas com as quais as pessoas argumentam”, Knutson me disse.Em vez disso, ele quer que eles criem muitos dados brutos que o StatsBomb possa analisar e tirar conclusões. Pressões, erros de gols, passes, corridas — tudo pode e deve ser quantificado.Porque na mente do cientista de dados, números e modelos são mais elegantes, mais “escaláveis” e menos tendenciosos do que os olhos treinados.Mesmo depois que os dados são compilados, permanece o desafio de como apresentá-los aos clientes em potencial de forma legível e didática. O StatsBomb teve algum sucesso nos EUA, com seus radares de jogadores se tornando cada vez mais onipresentes em conversas analíticas sobre futebol.A empresa produz gráficos nos quais várias estatísticas avançadas são atribuídas a setores de uma plotagem radial e a quantidade que cada seção que é ou não preenchida serve para fornecer um perfil em qual setor ou atividade aquele jogador em questão é bom ou ruim para fazer no campo. É difícil negar seu apelo visual:Os radares são bons de se ver, mas eles vêm com problemas próprios. Em 2017, a StatsBomb indiretamente pegou muito ruído vindo de Luke Bornn , o vice-presidente de estratégia e análise da Sacramento Kings, quando ele acusou as plotagens do radar de serem visualmente enganosas.Sua crítica atraiu o gerente do Rockets, Daryl Morey, para um beco sem saída em que Morey acabou declarando que “nenhuma pessoa analítica que valha a pena” usa gráficos de radar:Para seu crédito, Knutson lidou bem com a situação e publicou um artigo sobre o StatsBomb no qual ele reconheceu as deficiências dos gráficos de radar, mas sustentou que eles são ferramentas analíticas úteis em parte porque são visualmente atraentes.Ele explicou:A maioria das pessoas reclamando sobre gráficos de radar no Twitter, ontem, são bastante inexperientes. Para muitos deles, sacrificar a precisão por qualquer coisa é estritamente proibido. O problema com essa perspectiva para mim era: os radares não são para você. Inferno, os radares nem são para mim.Eu trabalho no banco de dados, e minhas conclusões são em grande parte tiradas dessa perspectiva.

Os pequenos problemas de imprecisão dos radares não afetam o meu trabalho. Mas eu queria falar com um público que já era resistente sobre estatísticas de futebol, e isso permitiu a discussão. Eu precisava falar com treinadores sobre conjuntos de habilidades e recrutamento, e essa era uma maneira vital de trazer estatísticas para essa discussão enquanto comparava recrutas em potencial aos seus próprios jogadores.Como eu os projetei, existem radares para ajudá-lo a abrir a porta com novatos estatísticos e, a partir dessa perspectiva, eles foram muito bem-sucedidos.Mesmo em 2017, o futebol/futebol americano não tem o volume de fãs que o basquete e o beisebol têm nos EUA. Também não temos treinadores que se sintam confortáveis com praticamente qualquer discurso estatístico, embora isso esteja mudando definitivamente, baseado nos dados do ano passado.Descobrir como apresentar seu trabalho a treinadores, jogadores e executivos de maneiras que o público achará compreensível e esclarecedor é um problema que todo o esporte tem que resolver, mas fazer isso no futebol é particularmente desafiador. O beisebol encontrou sua bala de prata em WAR, e os colapsos por pontos de várias jogadas de basquete são altamente intuitivos. O futebol ainda está procurando as embarcações certas para levar adiante seu movimento analítico. Bons dados precisam ser coletados e analisados, mas também precisam ser vendidos. O problema, como Knutson sabe, é que as pessoas não gostam de comprar coisas que as façam sentir-se estúpidas ou confusas.Aqueles de nós no bootcamp que foram poupados da análise diluída que pode ser incluída em um discurso de vendas para um gerente rude da segunda divisão da Inglaterra.Todos ali estavam predispostos a pensar em futebol, ou qualquer coisa realmente, da mesma maneira que Knutson faz. Os participantes, em sua maioria, tinham experiência em dados ou tecnologia. Um dos rapazes com quem eu almoçava captou os números para a Bloomberg em Nova York. O outro deixou seu trabalho na PwC para fazer um levantamento de dados para uma campanha presidencial democrata. Ele não espera que seu candidato passe pelo terceiro debate, mas não importa. Essa coisa está dominando todos os setores, ele apontou.A multidão era de colarinho branco. E isso não é uma coincidência. O que um estatístico faz não é tão diferente do que um especialista em dados do Facebook pode fazer (aliás, um estagiário do Facebook estava lá, a propósito). Os conjuntos de dados são diferentes, mas os processos e a lógica são os mesmos.E os estatísticos em potencial não se limitam a qualquer emprego em tempo integral antes de fazer a transição para o futebol. Eles tendem a estar na elite dos empregos.Ramineni estava na Microsoft. Ian Graham, do Liverpool, obteve um doutorado em física teórica em Cambridge.Antes de se tornar CEO da StatDNA, uma empresa de dados adquirida pelo Arsenal em 2012, Jaeson Rosenfeld foi consultor da McKinsey por 14 anos.Knutson me disse que os clubes não estão competindo com outros clubes pelos funcionários, mas com um “quem é quem” dos plutocratas do século 21, dos gigantes da tecnologia aos fundos de cobertura.Não deveria ser tão surpreendente, então, que quanto mais tempo o bootcamp acontecesse, mais parecia um curso de educação executiva para os executivos da Fortune 500.Cada módulo começou com o seu próprio slide de “resultados de aprendizagem”.

Que merda, os participantes poderiam ter sido a metade masculina da classe de analistas de entrada da Bain & Company.A sessão final do bootcamp foi uma versão abreviada de uma cartilha típica de análise de oposição do StatsBomb .Examinamos um clube mediano de MLS, acompanhando os valores de chute de seus melhores atacantes, os gráficos de ação de seu goleiro e sua vulnerabilidade anômala no lado direito da defesa. Sem dúvida alguma, algum escotismo de alto nível. Também não foi muito diferente de uma análise SWOT.Além da mera estética do bootcamp , seu estreito foco analítico e objetivos de eficiência também eram classicamente dados científicos.A caixa de ferramentas para analistas de futebol pode estar limitada no momento, mas este curso era sobre otimizar o desempenho usando qualquer ferramenta numérica disponível — “tirando conclusões de informações incompletas”, como Knutson colocou.É fácil ver como os analistas podem ser condescendentes com treinadores, jogadores e até mesmo batedores. “Dados e vídeo são a mesma coisa”, se estão fazendo o trabalho corretamente, afirmou Yam. Em outras palavras, se os modelos são sólidos, eles se alinharão perfeitamente com as conclusões que os gerentes inteligentes já chegaram simplesmente observando o jogo de perto. Os gerentes contrários aos números, então, estão fazendo um desserviço. Knutson colocou isso de forma mais franca: “Há muitos treinadores que não sabem como o jogo realmente funciona.”Partes do bootcamp beiravam o paternalismo.Knutson chamou alguns treinadores de “aprendizes implacáveis”, elogiando-os por depositarem sua confiança em gurus de dados inteligentes com currículos brilhantes. Ele adora contar uma anedota sobre consultoria em cobranças de falta para o time da Champions League. Ele explicou a lógica de posicionamento dos atacantes ao lado do muro de oposição, a fim de limitar o tempo de reação do goleiro. E ele fez questão de dar suas recomendações “gentilmente”, como se o gerente desse clube de elite precisasse de atenção especial para entender a física básica. Knutson acredita que o treinador não estava questionando suas suposições o suficiente. O ( StatsBomb nunca conseguiu o contrato e a equipe continuou desperdiçando cobranças de falta.)Outros momentos foram francamente indutores de medo. Knutson disse aos participantes que as emissoras poderiam alavancar estatísticas avançadas para aumentar a receita. Por quê? Ele argumentou que a análise inteligente fala para espectadores educados com o tipo de renda disponível que os anunciantes desejam.O objetivo final de Knutson pode ser o de revolucionar o esporte, mas nesse meio tempo ele precisa se preocupar com a administração de um negócio. Por enquanto, empresas de terceiros como a dele são grandes players no movimento de análise de futebol. O relacionamento entre consultor e cliente permite que pessoas como Knutson alcancem mais clubes do que poderiam internamente, mas também dá aos clubes a chance de mantê-los à distância.“A cultura nas equipes não priorizou dizendo ‘precisamos fazer isso em casa e teremos uma vantagem’”, disse Ramineni .Ele argumentou que os clubes perguntavam: “Por que não pagamos apenas uma quantia X e eles nos dão o que queremos?” Eles são consultores, afinal.Naturalmente, muitas equipes ainda ignoram a análise. A questão é em parte estrutural. Algumas ligas de primeira linha têm acordos com provedores de dados para fornecer números brutos para todos os seus clubes, mas as estatísticas são difíceis de traduzir em ligas, e diferentes provedores coletam dados de acordo com diferentes glossários e diferentes padrões.As coisas ficam ainda mais confusas no nível da equipe. Clubes que incorporaram estatísticas avançadas com mais sucesso são geralmente organizações estáveis que obtêm o administração de cima para baixo.

O dono do Liverpool, John Henry, usou um algoritmo para se tornar um bilionário, e seu clube agora tem um departamento de análise de excelente nível mundial e uma equipe administrativa que parece estar disposta a considerar as recomendações do departamento.O Liverpool não é a norma. Clubes de futebol podem ser voláteis, com o produto em campo às vezes mascarando — muitas vezes refletindo — lutas internas de poder nos bastidores. Knutson disse que o StatsBomb freqüentemente começa a trabalhar com um clube apenas para se deparar com um gerente cético ou um departamento de observação indiferente depois de ser contratado.Mas ele ainda está convencido de que as estatísticas vão decolar. Ele tem uma visão quase teleológica do esporte — a revolução dos dados aconteceu no beisebol, no basquete e até no futebol americano. “Este esporte não é diferente”, diz ele.Knutson retrata o atraso numérico do futebol como se os esportes americanos tivessem uma vantagem inicial. Eles fizeram, até certo ponto. Mas a Opta Sports existe desde 2001 , e economistas e cientistas de dados estudam futebol há décadas.Todos os clubes que ainda precisam comprar estatísticas tão completas quanto Knutson prefeririam comprar, eles não podem simplesmente ignorar essas coisas. Eles devem ter razões pelas quais não querem estabelecer um departamento dedicado ou contratar um consultor como o StatsBomb .Ou, como Knutson teoriza: “Eles vão criar razões para justificar.”É possível que haja um componente estético para a contínua timidez do esporte.

Em Invertando a Piramide, a bíblia de Jonathan Wilson sobre táticas de futebol — literalmente os métodos usados pelos gerentes para ganhar partidas — Wilson escreve: “Não é nem tão simples dizer que a maneira ‘correta’ de jogar é aquela que vence. na maioria das vezes, porque apenas os mais severos seguidores de Gradgrinds afirmariam que o sucesso é medido meramente em pontos e troféus; também deve haver espaço para o romance ”.Isso pode soar como idealismo do tipo “torta no céu”, mas preocupações estilísticas ainda tem muita importância em muitas decisões nos principais clubes. Este é um esporte em que os gerentes, às vezes em detrimento deles próprios, aderem a filosofias visualmente agradáveis, orientadas ao ataque, mesmo quando o nível de talento de sua equipe parece exigir uma abordagem mais sisuda.Knutson me disse que os gerentes geralmente sabem treinar jogadores para estilos específicos de futebol, o que dificulta a integração de amplos mandos analíticos, como “usem marcação alta”. Fica ainda mais difícil quando esses gerentes são demitidos e substituídos por seu oposto em termos de ideologia futebolística em uma base aparentemente anual.É mais provável, no entanto, que o trabalho que está sendo produzido por pessoas como Knutson ainda não tenha atingido um nível de maturidade necessário para forçar a mão do esporte. Por mais fascinantes e inovadoras que sejam as visualizações apresentadas pela plataforma cliente da StatsBomb, muitas das métricas que ela produz — “progressões profundas” ou “recuperação por pressão”, por exemplo — parecem não mais do que o resultado de uma pessoa esperta contando coisas. .E, como o próprio Yam admitiu, muitos dos insights fornecidos pela análise do StatsBomb já estão alinhados com o tipo de conclusões que os gerentes inteligentes podem obter por meio de simples fitas de vídeo.O sucesso de qualquer movimento analítico no esporte depende não dos dados que já confirmam as doutrinas estabelecidas — na maioria dos casos, isso descreve a maioria do trabalho que está sendo feito, particularmente nos estágios iniciais do movimento — mas em sua capacidade de encontrar as pequenas, mas significativas, vantagens nas margens do processo. Até que todas essas pequenas vantagens sejam adicionadas, e efetivamente aproveitadas por equipes inteligentes, não veremos um verdadeira revolução analítica começando. Knutson acha que muitas das óbvias ineficiências já estão saindo. Mas o número de clubes ainda desperdiçando escanteios, enviando dúzias de cruzamentos e deixar de marcar sob pressão parece indicar que ainda há um pouco de convincemento a ser feito.No final, chegar a esse ponto provavelmente terá muito menos a ver com plotagens de radar e números xG e muito mais a ver com o sucesso de clubes como o Liverpool, cujo trabalho de análise está acontecendo em casa e a portas fechadas.Uma consulta com o StatsBomb pode ser capaz de convencer um clube que eles estão fazendo algumas coisas erradas, mas assistir o Liverpool levantar um ou dois troféus fará muito mais para convencê-los de que o errado é algo que eles não podem mais se dar ao luxo de ser.


Nate Wolf é um escritor baseado em Washington, DC, cujas colunas incluem os veículos These Football Times, NBA Math e BBall-Index.